[1]严金花.基于 SOM 神经网络的负荷特性分类[J].大众科技,2013,15(12):31.
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基于 SOM 神经网络的负荷特性分类
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第15卷
期数:
2013年12期
页码:
31
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2013-12-31

文章信息/Info

Title:
The classification of load characteristics based on SOM neural network
文章编号:
1008-1151(2013)12-0031-03
作者:
严金花
华东交通大学电气与电子工程学院
关键词:
负荷特性分类; 参数辨识; SOM 神经网络算法
Keywords:
Key words: Parameter identification;  SOM neural network algorithm
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响，由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一，故提高负荷模型 的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析 SOM 自组织映射神经网络结构的基础上，采用了基于 SOM 神经网 络的负荷分类方法，以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量，应用 SOM 神经网络对负荷特性进行分类，并对分类结 果进行测试，结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类
Abstract:
Abstract:Load models for power system simulation results have important implications, since the load characteristic identification is one of the main aspects of load modeling, thus improve the accuracy of load model requires study of load characteristic classification.Based on the detailed analysis of the SOM self-organizing map neural network structure,on the basis of the classification method based on SOM neural network load, load model parameters as the load dynamic characteristics classification characteristic vector and the application of SOM neural network to classify load characteristic,and classification results were tested and the results show that this method can effectively load the sample classification.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2013-11-18 【作者简介】严金花（1988－），女，硕士研究生，就读于华东交通大学电气与电子工程学院，研究方向为 IEC61850，神 经元网络算法
更新日期/Last Update: 1900-01-01